Ciência dos Dados
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Objetivos Especificos
Tornar o mestrando em um usuário da linguagem R para a importação, organização, visualização e modelagem econométrica de dados;
Introduzir o mestrando na aplicação de modelos econométricos na área de finanças;
Tornar o mestrando capacitado para o desenvolvimento de pesquisas empíricas reproduzíveis na área de finanças;
Pré-Requisitos
Não há pré-requisitos formais.
Será importante rever conceitos matemáticos, de estatística básica conforme necessário.
É importante que os mestrandos se envolvam no domínio de conceitos básicos ativamente.
Algum letramento computacional também será importante.
Política de Notas
Os pontos referentes à avaliação foram distribuídos da seguinte forma:
- Lista de Exercícios 1 = 10 pontos
- Lista de Exercícios 2 = 10 pontos
- Lista de Exercícios 3 = 10 pontos
- Exame 1 = 35 pontos
- Exame 2 = 35 pontos
- Sendo que para aprovação é necessário a obtenção de pelo menos 60 pontos.
Planejamento do Curso
Espero que vocês estudem as leituras indicadas, preferencialmente antes das aulas.
Isso não significa apenas ler superficialmente, mas envolver-se praticamente e criticamente com o estudo
Busquem fazer todos os exercícios e utilizar efetivamente a linguagem.
Referência Básica
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O Modelo de Projeto de Ciência dos Dados
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– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
Import – Importar os dados.
O Modelo de Projeto de Ciência dos Dados
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– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
Tidy – Estruturar seus dados em um formato consistente para a análise.
O Modelo de Projeto de Ciência dos Dados
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– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
Transform – Sumarizar as observações de interesse e criar novas variáveis a partir das já existentes
O Modelo de Projeto de Ciência dos Dados
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– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
Visualize – Representar visualmente seus dados
O Modelo de Projeto de Ciência dos Dados
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– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
Model - Usar seus dados para responder à questões de interesse.
O Modelo de Projeto de Ciência dos Dados
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– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
Communicate - Transmitir suas descobertas para outras pessoas.
O Modelo de Projeto de Ciência dos Dados
“You don’t need to be an expert programmer to be a data scientist, but becoming a better programmer allows you to automate common tasks, and solve new problems with greater ease.”
– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
A Regra 80/20
“You can tackle about 80% of every project using the tools that you’ll learn in this book, but you’ll need other tools to tackle the remaining 20%.”
– Wickham & Grolemund, Ch. 1.1
Esses 20% restantes variam de acordo com o projeto, com os dados que você está explorando e com as perguntas que você espera responder.
Uma Sábia Palavra dos Autores
“While it’s tempting to skip the exercises, there’s no better way to learn than practicing on real problems.”
É sério … você aprenderá mais se pelo menos tentar resolvê-los por conta própria.
Teve problemas? Você não está sozinho
Confuso por uma mensagem de erro?
“Pesquise sobre a mensagem de erro no Google”
Outros lugares para buscar ajuda:
Softwares Básico para o curso
Para instalar o R 4.2.2 basta
Acesse https://cloud.r-project.org/
Selecione o sistema operacional, clicando em R for Windows por exemplo.
Na página seguinte clique em base
Clique em Download R for Windows 4.2.2
Feito o download basta ir clicando em próximo/next até a instalação ser concluída.
Softwares Básico para o curso
Para instalar o RStudio versão 2022.02.0+443
Acesse https://posit.co/products/open-source/rstudio/
No canto superior direito da página, clique em DOWNLOAD RSTUDIO. Role a página para baixo até chegar à opção RStudio Desktop Free, logo abaixo, clique na opção Download
Na página seguinte clique no botão em azul DOWNLOAD RSTUDIO FOR WINDOWS.
Feito o download basta ir clicando em próximo/next até a instalação ser concluída.
